NVIDIA hat Partnerschaften mit Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR zur Einrichtung unabhängiger Finanzierungsplattformen angekündigt, die darauf ausgelegt sind, im Laufe der Zeit mehr als 500 Milliarden US-Dollar an externem Kapital zur Unterstützung des Aufbaus von KI-Infrastruktur zu mobilisieren. Das Unternehmen stellt den Schritt als Übergang vom Kauf von Chips und dem Bau von Rechenzentren auf Projektbasis zur Finanzierung von „KI-Fabriken“ dar, die als produktive Infrastruktur Einnahmen generieren können.
NVIDIA zufolge bewegt sich KI von der Forschungs- in die Produktionsphase, während Rechenleistung zu einer direkt mit den Einnahmen verbundenen Ressource geworden ist. Die Finanzierungsplattformen richten sich an qualifizierte KI-Unternehmen, Labore, Institutionen und spezialisierte Cloud-Anbieter, die umfangreiche Rechenkapazitäten benötigen, aber nicht immer über die Finanzierung in der für eine schnelle Skalierung erforderlichen Höhe oder zu den erforderlichen Kosten verfügen.
Eine Plattform, die über Chips hinausgeht
NVIDIA definiert eine „KI-Fabrik“ als integrierte Plattform, die beschleunigte Rechenleistung, Netzwerke, Systemsoftware und KI-Frameworks sowie das globale Entwickler-Ökosystem umfasst. Das Unternehmen erklärt, dass NVIDIA-DSX-Fabriken eine große Bandbreite an Modellen, Modalitäten und Algorithmen ausführen können, darunter Sprache, Bildverarbeitung, Audio, Biologie, physische KI und Robotik.
Das Unternehmen ist der Ansicht, dass eine einzelne Fabrik mehrere Kunden und Workloads bedienen kann. Ihre Abhängigkeit von einer Architektur, die von allen wichtigen Cloud-Anbietern, Systemherstellern und Institutionen weltweit eingesetzt wird, verleihe ihr die Möglichkeit, bei veränderten Anforderungen für einen anderen Kunden, eine andere Cloud oder einen anderen Betreiber eingesetzt zu werden. Außerdem erklärt NVIDIA, dass CUDA-Updates die Leistung und Effizienz der installierten Infrastruktur steigern und im Laufe der Zeit die Gesamtbetriebskosten senken.
NVIDIA verweist auf den A100-Prozessor, den das Unternehmen 2020 auf Basis der Ampere-Architektur auf den Markt brachte, und erklärt, dass er sechs Jahre später weiterhin kommerziell für das Training und die Feinabstimmung von Modellen, Inferenz sowie Hochleistungsrechnen eingesetzt wird. Kunden hätten sich verpflichtet, seine Kapazitäten über mehrere Jahre hinweg einzusetzen, wodurch sich seine wirtschaftliche Lebensdauer auf etwa ein Jahrzehnt verlängern könnte.
Preisindikatoren und die Rolle der Investoren
Das Unternehmen gibt an, dass der Preis für die Anmietung eines H100 für ein Jahr von etwa 1,70 US-Dollar pro GPU-Betriebsstunde im Oktober 2025 auf etwa 2,35 US-Dollar im März 2026 gestiegen ist. Der durchschnittliche Medianpreis auf Abruf über die Anbieter hinweg stieg ebenfalls von knapp 2 US-Dollar pro GPU-Stunde im Oktober 2025 auf 2,70 US-Dollar im Juni 2026, während die angekündigten Cloud-Preise für B200 zwischen etwa 5,30 und 7,05 US-Dollar pro GPU-Stunde lagen.
NVIDIA erklärt, dass der Betrag von 500 Milliarden US-Dollar das gesamte externe Kapital darstellt, das die Plattformen im Laufe der Zeit mobilisieren sollen, und nicht den Umsatz des Unternehmens, einen einzelnen Fonds oder eine Verpflichtung gegenüber einem bestimmten Kunden. Die Finanzinstitute werden jede Gelegenheit unabhängig bewerten, einschließlich des Kunden, der Nachfrage, der Auslastungsraten, der Cashflows und des Restwerts, während NVIDIA die KI-Fabrikplattform und diese Investoren ihre Erfahrung mit langfristiger Finanzierung einbringen.
Begrenzte Unterstützung des Restwerts
Auf Fragen zu einer möglichen zirkulären Finanzierung antwortet NVIDIA, dass die Initiative auf unabhängigem, langfristigem institutionellem Kapital beruht und dass Finanzierungsentscheidungen auf der tatsächlichen Wirtschaftlichkeit der Kunden basieren werden. In einigen Fällen kann das Unternehmen eine Unterstützung des Restwerts von bis zu 25 % der Finanzierungsmöglichkeit bereitstellen, wobei jeder Fall einzeln bewertet wird. NVIDIA bezeichnet diese Unterstützung als begrenzt und an den Restwert gebunden sowie als Ergänzung zur unabhängigen Bewertung, nicht als deren Ersatz.
Das Unternehmen verknüpft die Rendite dieser Investitionen mit dem Einsatz von KI beim Schreiben von Software, bei der Arzneimittelentdeckung, beim Produktdesign, im Kundenservice, bei der Prozessautomatisierung und beim Aufbau neuer Dienstleistungen. Nach seiner Vorstellung führt mehr Rechenleistung zu besserer KI, anschließend zu einer höheren Nutzung und steigenden Einnahmen, wodurch zusätzliche Nachfrage nach Rechenleistung unterstützt wird.